Исследователи КазНУ им. аль-Фараби создали модель для оптимизации нефтедобычи, объединив возможности квантовых вычислений и физически информированных нейронных сетей.
Для улучшения эффективности нефтедобычи, использующей методы закачки воды и поддержания давления, требуется высокоточное моделирование внутрипластовых процессов, позволяющее грамотно регулировать рабочие показатели. Классические подходы к моделированию нуждаются в проведении трудоемких многофакторных вычислений, поэтому поиск способов наращивания вычислительной мощности остается для нефтегазового сектора критически важной научно-технической задачей.
Ученые создали квантовую PINN-модель, которая сочетает в себе принципы физики, машинного обучения и квантовых вычислений. По мнению авторов разработки, такая технология ускоряет расчеты и позволяет точнее моделировать состояние нефтяных пластов, что дает возможность принимать более обоснованные управленческие решения в процессе добычи.
По мнению исследователей, интеграция квантовых вычислений в нефтегазовый сектор позволит справляться с крайне ресурсоемкими задачами. Кроме того, проект стимулирует развитие квантовых технологий внутри Казахстана и способствует практическому применению местных научных разработок на высокотехнологичных производствах.
Ранее Наука Mail рассказывала о том, как в Томске придумали способ более экологичной утилизации нефтеотходов.